Caffe (програмне забезпечення)

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Caffe
Типбібліотека для глибокого навчання
АвторЯнці Дзя (кит. 贾扬清, англ. Yangqing Jia)
РозробникЦентр бачення та навчання Берклі (англ. Berkeley Vision and Learning Center)
Стабільний випуск1.0[1] (18 квітня, 2017; 7 років тому (2017-04-18))
Операційна системаLinux, macOS, Windows[2]
Мова програмуванняC++
ЛіцензіяBSD[3]
Репозиторійgithub.com/BVLC/caffe
Вебсайтcaffe.berkeleyvision.org

CAFFE (англ. Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) — це система для глибокого навчання, первинно розроблена в Каліфорнійському університеті в Берклі. Вона є відкритою, з ліцензією BSD.[4] Її написано мовою C++ з інтерфейсом для Python.[5]

Історія

[ред. | ред. код]

Янці Дзя створив проект caffe під час докторської праці в Каліфорнійському університеті в Берклі.[6] Тепер у цього проекту багато учасників, і його розміщено на GitHub.[7]

Властивості

[ред. | ред. код]

Caffe підтримує багато різних типів архітектур глибокого навчання, орієнтованих на класифікацію та сегментування зображень. Вона підтримує конструкції ЗНМ, РЗНМ, ДКЧП та повноз'єднаних нейронних мереж.[8] Caffe підтримує обчислювальні бібліотеки прискорювання на основі ГП та ЦП, такі як NVIDIA cuDNN та Intel MKL[en].[9][10]

Застосування

[ред. | ред. код]

Caffe застосовують в академічних дослідницьких проектах, стартапних прототипах та навіть у великомасштабних промислових застосуваннях у баченні, мовленні та мультимедіа. Yahoo! також інтегрувала caffe з Apache Spark для створення CaffeOnSpark, системи розподіленого глибокого навчання.[11]

У квітні 2017 року Facebook анонсувала Caffe2,[12] що включає нові властивості, такі як рекурентні нейронні мережі. В кінці березня 2018 року Caffe2 було влито до PyTorch.[13]

Див. також

[ред. | ред. код]

Примітки

[ред. | ред. код]
  1. Випуск 1.0. Архів оригіналу за 2 серпня 2017. Процитовано 27 жовтня 2019.
  2. Microsoft/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  3. caffe/LICENSE at master. GitHub. Архів оригіналу за 20 травня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  4. BVLC/caffe. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  5. Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. Архів оригіналу за 29 березень 2017. Процитовано 9 травень 2017. (англ.)
  6. The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. Embedded Vision. Архів оригіналу за 29 вересня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  7. Caffe: a fast open framework for deep learning. GitHub. Архів оригіналу за 22 березня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  8. Caffe tutorial - vision.princeton.edu (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 5 квітня 2017 р. (англ.)
  9. Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. Архів оригіналу за 1 грудня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  10. mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. Архів оригіналу за 24 вересня 2019. Процитовано 11 квітня 2018.
  11. Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. Архів оригіналу за 21 травня 2017. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  12. Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. Архів оригіналу за 28 квітня 2019. Процитовано 9 травня 2017. (англ.)
  13. Caffe2 Merges With PyTorch. Архів оригіналу за 30 березня 2019. Процитовано 27 жовтня 2019. (англ.)

Посилання

[ред. | ред. код]